Exploring the potential of Cucumis melo phytoconstituents for treating diabetic neuropathy using in silico molecular docking and simulation: An experimental study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Diabetic nephropathy (DN) is a serious kidney disease that damages and declines kidney function and is associated with long-term diabetes. It is a major global cause of chronic kidney disease that is impacted by oxidative stress, inflammation, high blood sugar, and genetics. Key targets include the renin-angiotensin-aldosterone system and the transforming growth factor-beta (TGF-b) pathway. To lessen inflammatory reactions, prevent oxidative damage, and slow the advancement of DN, researchers are investigating Sodium-Glucose Co-Transporter 2 (SGLT2) inhibitors, antioxidants, and inflammation modulators. TGF-β1, a cytokine, is crucial in DN, causing fibrosis, inflammation, and extracellular matrix accumulation. This study aims to investigate the therapeutic potential of phytoconstituents of Cucumis melo seeds in managing DN. Methods The study assessed molecular docking (MD) of target protein structure (TGF-β1) with potential 17 phytocompounds, assessing their lipophilicity and polarity in the brain or intestinal tract. Result In silico virtual screening, drug-likeliness analysis, and BOILED-Egg plot analysis infer two potential chemical leads, namely alpha-amyrin and campesterol with a binding energy of −10.13 kcal/mol and −9.18 kcal/mol, respectively, for drug discovery against DN. Further, MD simulation studies validate the docked complexes’ stability over time. Conclusion This research indicates that additional analysis is necessary to validate the inhibitory potential of alpha-amyrin and campesterol, utilizing bench-top methodologies to determine the most effective treatment plan for DN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».